문서에서 테이블은 중요한 정보들을 축약하여 모아 놓은 정보 집합체라고 할 수 있다. 이러한 테이블을 대상으로 질의응답하는 테이블 질의응답 기술이 연구되고 있으며, 이 중 언어모델을 이용한 연구가 좋은 결과를 보이고 있다. 본 연구에서는 최근 주목받고 있는 생성형 언어모델 기술을 테이블 질의응답에 적용하여 언어모델과 프롬프트의 변경에 따른 결과를 살펴보고, 단답형 정답과 생성형 결과의 특성에 적합한 평가방법으로 측정해 보았다. 자체 개발한 EXAONE 1.7B 모델의 경우 KorWiki 데이터셋에 대해 적용하여 EM 92.49, F1 94.81의 결과를 얻었으며, 이를 통해 작은 크기의 모델을 파인튜닝하여 GPT-4와 같은 초거대 모델보다 좋은 성능을 보일 수 있음을 확인하였다.
이 논문에서는 박스형 전력구의 지진응답해석에 사용되는 응답변위법(Response Displacement Method, RDM)의 보수성을 평가하였다. 이를 위하여 25가지 전력구 단면과 각 전력구에 대한 2개의 지반조건을 고려한 총 50개 예제를 선정하였다. 응답변위법에 의한 해석은 다음과 같은 세 가지 방법을 적용하였다: (1) 단일코사인방법, (2) 이중코사인방법, (3) 부지응답해석법. 그리고 이들 응답변위법의 보수성을 평가하기 위하여 지반-구조물 상호작용을 고려한 동적해석법으로 구한 응답과 비교하였다. 비교결과, 설계지진력을 결정하는 방법 중에서 부지응답해석법이 가장 변동폭이 작았으며, 이중코사인방법이 가장 보수적인 결과를 보였다. 마지막으로 이중코사인방법을 적용할 때, 응답변위법에 의한 부재력이 동적해석에 의한 값보다 클 확률이 80% 이상이 되기 위한 지반강성 보정계수 C값으로 기능수행수준에서 0.9, 붕괴방지수준에서 0.7을 추천하였다.
낙추충격 시험시스템을 제작하여 CFRP적층판의 충격흡수특성 및 충격강도가 평가가 가능하였다. 충격에너지 대략 7J이상에서는 동일한 T300 섬유와 적층배향으로 구성된 직교이방성 시험편이 의사등방성(quasi-isotropic)보다 높게 나타났으나 T700 섬유의 경우에는 크게 차이가 나타나지 않았다. 또한 동일한 T300섬유와 적층수로 구성된 시험편이 T700 섬유로 된 시험편보다 높게 나타났으나 T700섬유인 의사등방성 시험편의 경우에는 크게 차이가 나타나지 않았다 초음파 C-스캐너를 이용하여 내부손상영역을 관찰하여 시험편의 손상면적과 흡수에너지의 상관관계를 고찰하였으며, 충격손상유무에 따라 박리면적과 주파수응답계수를 평가하였다 주파수응답계수와 박리면적사이에는 상관관계가 있음을 알 수 있었으며 충격손상으로 인한. 손상의 유무 및 정도를 주파수응답계수로 평가가 가능하였다.
본 논문에서는 내진설계가 고려되어 있지 않은 전력구를 포함한 기설 개착식 전력구 100개소를 대상으로, 정부의 요구수준(내진 특등급, 0.22 g)을 만족하는지 확인하기 위하여 내진성능 평가를 수행하였다. 내진성능 평가 결과, 대상 전력구들은 대부분 0.3-1 g의 내진성능을 보유하고 있는 것으로 나타나, 내진 특등급 수준을 만족하였으며 내진안전성을 확보하고 있는 것으로 나타났다. 한편 응답변위법에 의한 전력구의 내진성능 평가 방법 및 결과에 대한 타당성을 확인하고, 전력구의 내진 안전성을 검증하기 위한 지진응답 해석 및 구조실험을 수행하였다. 그 결과 0.22 g 수준의 지진 하에서 응답변위법에 의한 상대변위는 지진응답 해석 결과보다 보수적이었으며, 실규모 구조실험에 의한 하중-변위 곡선 및 응답수정계수 산정 결과를 통해 전력구의 내진 안전성을 확인할 수 있었다.
장경간화되고 경량화된 데크 바닥판 구조물은 부재가 유연하기 때문에 거주자의 움직임에 의하여 진동이 크게 발생할 수 있으며, 이러한 바닥판 진동은 건축물의 안전성뿐만 아니라 건축물의 사용성에도 많은 영향을 끼치므로 건축물의 품질 평가기준으로 사용되고 있다. 데크 바닥판 구조물의 올바른 사용성 평가를 위해서는 정확한 진동해석과 응답평가가 수반되어야한다. 본 논문에서는 데크 바닥판 구조물의 직교이방성을 고려한 여러 가지 모형화 방법을 적용하여 진동해석을 수행하였으며 모형화 방법에 따른 진동응답을 비교 분석하였다. 본 논문에서 제시한 데크 골 방향 강성에 대한 등가두께 모형화방법은 간단한 방법으로 데크 바닥판 구조물의 직교이방성을 간단한 방법으로 고려할 수 있으며, 정확한 진동응답을 얻을 수 있으므로 실무에서 실용적으로 활용할 수 있다.
정보통신 기술의 발전은 교육시스템의 많은 변화를 가져오고 있으며 정보통신 기술을 이용한 학습자의 학습효과를 높이기 위한 많은 연구와 기술들이 적용되고 있다. 그러나 이러한 기술을 이용한 효율적인 교육평가시스템은 부족한 편이다. 현재의 교육평가의 경우 교수자가 기계적으로 학습자의 응답에 대해 정, 오답을 체크하고 단순히 점수화 된 결과만 출력한다. 학습자 오답 응답에 대한 교수자의 적절한 피드백이 잘 이루어지지 않고 있으며, 학습자의 학습곤란 및 학습결손에 대한 정보 취득이 어려운 현실이다. 또한 교수자 자신의 교수방법과 교수 내용 혹은 출제된 문제의 적절성 등에 대한 정보 취득은 어려울뿐더러 많은 시간과 노력이 필요하여 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 이러한 비효율적이며 단순 평가의 문제점을 해결하고 교수-학습방법을 개선할 수 있는 평가 시스템을 구현하였다. 난이도와 이원분류를 문제 출제 시 적용하고 그에 따른 결과를 자동으로 분석하는 시스템을 설계하였으며 이러한 평가시스템을 통하여 학습자의 인지도 및 학습장애 등을 정확히 평가할 수 있으며 교수자는 출제된 문제의 적절성과 교수방법 또는 교수 내용 등을 스스로 평가할 수 있다.
오픈 도메인 질의 응답에서 질의에 대한 답변은 질의에 대한 관련 문서를 검색한 다음 질의에 대한 답변을 포함할 수 있는 검색된 문서를 분석함으로써 얻어진다. 문서내의 테이블이 질의와 관련이 있을 수 있음에도 불구하고, 기존의 연구는 주로 문서의 텍스트 부분만을 검색하는 데 초점을 맞추고 있었다. 이에 테이블과 텍스트를 모두 고려하는 질의응답과 관련된 연구가 진행되었으나 테이블의 구조적 정보가 손실되는 등의 한계가 있었다. 본 연구에서는 테이블의 구조적 정보를 모델의 추가적인 임베딩을 통해 활용한 오픈 도메인 질의응답 시스템인 R3를 제안한다. R3는 오픈 도메인 질의 응답 데이터셋인 NQ에 기반한 새로운 데이터셋인 NQ-Open-Multi를 이용해 학습 및 평가하였으며, 테이블의 구조적 정보를 활용하지 않은 시스템에 비해 더 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
콘크리트와 강재로 제작된 상자형 어초의 흐름응답과 구조응답 수치해석을 수행하였다. 흐름해석으로부터 대상 어초의 후류역과 항력계수를 평가하였으며 압력장을 외력으로 재하하여 구조해석을 수행하고 대상어초의 응력과 변형을 평가하였다. 후류역 평가를 위하여 후류체적 개념을 도입하였고 이로부터 유향과 유속에 따른 후류역의 변동을 정량적으로 제시하였다. 해석결과로부터 흐름응답은 유향에 지배적인 영향을 받으나 유속과는 무관하며 구조응답은 유향과 유속에 영향을 받지만 그 크기가 매우 작고, 단일어초의 최적 설치 조건(유향 $30^{\circ}$)에서 대상어초의 후류체적은 공용적의 3.52배임을 알 수 있었다.
지진하중을 받는 구조물의 시스템 연성요구도 산정과 비선형 지진거동 예측에 대한 연구는 성능에 기초한 내진설계에서 구조물의 내진성능을 평가하는데 있어서 매우 중요한 분야이다. 본 연구에서는 철골 모멘트골조 구조물에 대하여 비선형 시간이력해석에 의한 비선형 지진응답과 시스템 연성요구도를 산정하고, 그 결과를 비선형 정적해석을 이용한 능력스펙트럼법과 비교하였다. 예제구조물에 대한 내진성능평가는 ATC-40에서 제시된 능력스펙트럼법과 본 연구에서 제안한 다자유도 시스템으로부터 직접 산정된 대표응답을 이용한 개선된 능력스펙트럼법과 비교하였다. 본 연구에서 제안된 방법의 정확성과 타당성은 ATC-40에서 제시된 방법과 제안된 방법에 의한 결과를 비선형 시간이력해석에 의한 비선형 지진응답과 비교함으로써 검증하였다.
이 연구는 기계 번역을 활용하여 영어기반서술형 평가의 자동채점모델을 한국어 응답에 적용하는 방법의 효용감을 조사하기 위하여 이루어졌다. 이 연구를 위하여 예비생물교사 128명이 4문항으로 구성된 자연선택개념평가도구에 응답한 512개의 서술형응답을 활용하였다. 서술형응답은 한글맞춤법을 교정한 것과 교정하지 않은 학생들이 작성한 그대로의 응답 두 가지를 구글번역으로 번역하였다. 8가지 과학적 개념과 비과학적 개념을 채점하는 자동채점모델을 통해 생성한 4096개의 예측자료의 정확도를 독립적으로 수행한 전문가 채점자료와 비교하는 방법으로 확인하였다. 그 결과 컴퓨터로 채점한 점수와 전문가 채점점수의 평균값의 문항별 분포는 유의미한 차이가 없었다. 평균값을 활용하여 생성한 통계치들은 전문가 채점자료를 통하여 생성한 자료들과 유의미한 차이가 없었다. 학생별 점수의 Pearson 상관관계 계수를 확인한 결과 과학적 개념 점수는 0.848, 비과학적 개념 점수는 0.776이었다. 언어적으로 단순한 개념의 경우 채점자간 일치도 (kappa)가 0.8이상이었다. 이 결과는 기계 번역과 영어기반 서술형 평가의 자동채점모델이 우리나라 학생들의 자연선택개념문항을 채점하는데 유용한 방법이 될 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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